【爭做優秀建設者】孫春梅：央企白領返鄉創業 打造現實版「QQ農場」
2025-12-30 23:53 3,597次浏览近日，第三屆「大零號灣」國際人才月馬橋人才周「智AI馬橋·才創無限」主題活動暨北大校友長三角創業企業人才閔行行結營式在閔行區馬橋鎮舉行。在現場，馬橋鎮聚焦人才工作創新突破，發布人才服務升級三大舉措，著力構建更具競爭力的人才發展生態。 馬橋人才周以人工智慧為主題，數字主持人貫穿全場。活動現場還為2位區領軍人才頒發榮譽證書，80後、90後、00後三代「馬小二」代表同臺分享，彰顯城市與人才共成長的「雙向奔赴」。 三大舉措發布，做優做實人才服務當天發布的人才服務升級三大舉措，分別為「一場人才行動」、「一項人才計劃」、「一套人才方案」。「一場人才行動」：「聯盟共興·五翼助飛」人才磁吸行動，依託「1+12」聯盟生態圈（即1家春申人才學院馬橋分院，12家人才合作單位），系統性集成「安居、聯創、育英、護航、賦能」五大行動，精準覆蓋人才從落地紮根到成就卓越的全鏈條需求，為人才在馬橋創新創業提供堅實後盾和廣闊舞臺。「一項人才計劃」：活動現場，首批「馬橋寶藏使」暨重點產業「以才引才」領銜人受聘，計劃覆蓋人工智慧、生物醫藥、新能源汽車、高端裝備、基因治療、健康個護六大重點領域，通過「榮譽激勵-責任賦能-生態共建」機制，實現「以才引才、以才促產、以產聚才」的良性循環。「一套人才方案」：馬橋鎮聯合上海應用技術大學科技園發布「閔行智慧天地人才發展方案」，緊密對接馬橋都市輕工產業基礎，依託高校材料學、香精香料等優勢學科，創新構建「產學研深度融合、產業集聚發展、人才精準培育」三位一體聯動模式，打造都市輕工業人才高地與創新生態圈。 「雙招雙引」，推動重點項目落地近年來，馬橋鎮堅持面向經濟主戰場，激發人才工作驅動力，全力打好招商引資、招才引智「組合拳」。活動現場，馬橋鎮與高新技術企業法奧意威（上海）機器人科技有限公司成功籤約。公司負責人表示：「我們始終聚焦搭平臺、聚人才、拓場景。去年首屆『法奧杯』協作機器人新場景應用大賽湧現諸多創新案例，今年第二屆賽事已啟動，期待全球人才依託法奧提供的硬體平臺與落地資源，推動創意從原型走向規模化應用。」他特別提到，選址閔行正是看中這裡作為「務實創新」理想土壤的獨特優勢——千億級產業集群、政策無縫銜接以及跨界人才集聚，形成了「產業+人才+服務」的閉環生態，為機器人產業創新發展加速。 北創營收官，驅動長三角創業新局作為閔行招才引智的重要舉措，閔行區人才工作局聯合北京大學創業訓練營開展的長三角創業企業人才閔行行暨北創營「雙招雙引」主題活動在馬橋迎來成果豐碩的結營時刻。多家高潛力科創企業籤署意向落地協議，北京大學創業訓練營上海特訓班同步結業，現場為學員代表頒髮結營證書。此次結營是對「沒有圍牆的創新創業大學」的成功實踐，凸顯閔行在匯聚創業動能、連結高校資源與區域產業需求中的關鍵作用。 據悉，第三屆「大零號灣」國際人才月馬橋人才周以系統化、精準化的人才服務矩陣，譜寫「人才與城市共生長」的生動實踐，後續四場專場活動涵蓋技能提升培訓、非遺體驗、競技交流等內容，以多元場景培育人才沃土。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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